Stata入门：配对设计的平均值检验实战教程

本资源是一份关于Stata软件基础操作和数据分析的教程，特别关注的是第四讲——两组计量资料平均水平的统计检验。主要内容分为两个部分： 1. 配对设计的平均水平检验： - 当研究设计为配对设计，即每一对观察值之间存在某种形式的关联时，例如例1中的10例男性矽肺患者的血红蛋白值在治疗前后配对比较，我们首先需要检查配对差值的分布是否符合正态假设。这里通过命令`gend=x1-x2`生成配对差值变量d，并使用`sktestd`进行正态性检验。结果显示P值为0.4885，大于0.05的显著性水平，表明差值数据接近正态分布。 2. 统计方法的选择与应用： - 对于正态分布的配对差值，如果样本量足够大（小样本情况下的偏态可以通过配对秩符号检验来处理），则选用配对t检验（`ttestd=0`）。在这个例子中，进行了一元单样本t检验，结果显示平均差值为-0.68，标准误差为0.52，95%置信区间为-1.86到1.65。P值未达到显著性水平，所以没有拒绝零假设（H0：d=0），即无法显著地推断治疗前后血红蛋白水平有差异。 这份文档提供了一个实用的案例，展示了如何在实际数据分析中使用Stata进行配对样本的统计分析，包括了从数据预处理到检验结果解读的完整流程。这对于学习者理解和掌握Stata软件在处理两组计量资料平均值比较上的应用具有重要的参考价值。同时，它也强调了根据数据特性和样本大小选择合适统计方法的重要性。